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企业数字化转型的重要决策

许多数字公司已经试图使用新技术来提高利润率。创新实验室或者APP会对学习有帮助,并且可以对公司的发展起到一定的促进作用。与此同时,传统公司依然存在,在很大程度上它们是难以改变的老古董。

  • 2021-04-27
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智能制造业乘风破浪,工业机器人怎样勇立潮头?

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,在制造过程中,它能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。 智能制造,好像也就是近几年才走进国人视野里,大范围应用在实际生产中,但是早在1990年4月,日本就已倡导“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。

  • 2021-04-27
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视比特机器人:以持续创新的AI+3D视觉技术迎接“柔性化趋势”的挑战

拥有业内顶尖的AI +3D视觉技术的视比特团队,凭借国际领先的3D视觉技术、从制造业与物流业柔性场景需求痛点出发,研发了基于3D视觉引导机器人智能供包拣选快递包裹系统、多SKU混合无序箱子拆垛码垛机器人、移动式拣货补货机器人,填补了多项国内空白,业界反响强烈。

  • 2021-04-27
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智能制造背景下旧园区的仓储物流升级改造

目前传统制造业正处于转型升级的重要时期,但许多企业受旧园区厂房自身结构限制,难以满足对物流仓储日益增长的需求。本文以国内某生产企业旧园区的物流升级改造为案例,针对旧园区在区域布局、作业管理等方面的痛点,对其仓储物流的升级改造方案和要点进行了分析,以期对于类似旧园区厂房改造升级起到一些借鉴作用

  • 2021-04-27
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工业机器人行业研究报告:景气周期开启,智能制造先锋

根据 IFR 数据统计,2019 年我国每万名产业工人所拥有的 工业机器人数量仅为 187 台,远低于日本、德国等传统制造业强国的水平。近年 来,一方面人口红利的逐渐消失使我国人工成本的快速上升,另一方面工业机器人 产业链上国产化率的不断提升又降低了企业进行自动化改造的资金门槛,二者将共 同推动机器换人的进程,带动工业机器人行业的发展。

  • 2021-04-27
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中药智能制造项目规划设计和技术应用 案例精选

为了解决中药走向大工业生产,严控质量,提高效率的要求,昆船公司实施的扬子江药业中药智能制造项目,在保留以往中药制药工艺的基础上,结合国内外加工工艺及设备的关注点,首次从原材料的数字化仓储、原药材洗、润、切、烘到饮片自动化储存等生产制造全过程直达成品自动化配送发货;推进了智能装备、制造执行、资源计划管理等关键技术在中药制造领域的应用,建立以质量管控数据流为基础、以网络互联为支撑的中药制造智能工厂,形成了一套完备的现代化中药智能制造生产整体解决方案。

  • 2021-04-27
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人工智能和智能制造

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。

  • 2021-04-27
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智能传感器——夯实智能制造和智慧城市基础

智能传感器是物联网和工业互联网的关键硬件,是人工智能的信息入口,是大数据的重要组成部分,是智能制造和智慧城市的基础。“十四五”期间,我们应该加大对智能传感器的关注和投入力度,对全社会进行智能传感器的普及,使更多更新的智能传感器应用到生产和生活中,提高中国制造业的生产效率,提升中国人民的生活品质

  • 2021-04-27
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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